Está a pensar em aprender chinês (ou melhor, mandarim) ou a aconselhar os seus filhos a optarem por essa segunda língua estrangeira? É certo que, quando olhamos para o astronómico número de pessoas que fala hoje chinês – e para o crescente poderio económico da China –, temos tendência para pensar que, a par (ou talvez em vez) do inglês, o chinês é que será a língua do futuro. Porém, a acreditar nas conclusões de um estudo realizado por uma equipa internacional, entre os quais um cientista português, essa escolha poderá não ser a mais acertada… A língua franca do futuro poderá ser outra – e as mais importantes no ranking mundial também poderão ser outras.
Os resultados, publicados na última edição da revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), mostram que, ao contrário do que se poderia pensar, influência global de uma língua mede-se principalmente pelo seu nível de ligação com outras línguas. E em particular, pela sua capacidade de mediar a comunicação entre línguas que de outra forma não conseguiriam “falar” entre si.
A questão reside em saber, no fundo, como avaliar a influência de uma língua na cultura global. Ora, até aqui, os parâmetros utilizados têm sido, justamente, o número de pessoas que falam uma dada língua e o nível económico dessas pessoas. Mas agora, estes cientistas decidiram avaliar esse poderio linguístico com outra bitola: mapeando as redes de ligações entre as diferentes línguas do mundo. E concluem que, muito mais do que ao peso da demografia ou da riqueza – que obviamente também contribuem para o poderio das diversas línguas –, o sucesso global de uma língua deve-se sobretudo ao número e à força dessas ligações.
Mais: o que define a influência global de uma língua, argumentam os autores, é a sua capacidade de estabelecer pontes entre línguas associadas a culturas por vezes muito diferentes e afastadas do ponto de vista geográfico.
“O chinês (ou mandarim para ser mais preciso), apesar de ter um grande número de falantes, é uma língua relativamente periférica, ou seja é uma língua que está isolada sobre si mesma e não interage com as restantes”, explicou ao PÚBLICO Bruno Gonçalves, co-autor português do artigo, a trabalhar na Universidade de Aix-Marseille (França). “Ou seja… o chinês é útil na China, mas está longe de ser uma língua falada frequentemente noutros países ou regiões. Isto deve-se tanto à sua complexidade (que dificulta a aprendizagem) quanto ao tamanho da China (que facilita o isolamento cultural, visto poderem ser auto-suficientes).”
Twitter, Wikipédia & companhia
Para determinar as ligações existentes entre as línguas e avaliar a sua força, os cientistas – liderados por César Hidalgo e incluindo Steven Pinker (ambos do célebre Media Lab do Massachusetts Institute of Technology ou MIT, EUA) – construíram três mapas diferentes a partir de três grandes massas de dados, respectivamente provenientes do Twitter, da Wikipédia e de traduções literárias.
No caso do Twitter, explica em comunicado o MIT, o critério de ligação entre duas línguas era que o autor de um tweet na sua própria língua (a primeira) também tivesse produzido pelo menos três tweets na segunda língua. Os dados representavam assim 17 milhões de tweets produzidos em 73 línguas por cerca de 280 milhões de utilizadores deste serviço online. Quanto à força da ligação entre duas línguas, era medida pelo número de utilizadores desse “par” de línguas. Essencialmente, “a força de ligação entre as diversas línguas é dada pelo número de pessoas bilingues”, diz-nos Bruno Gonçalves.
No caso da Wikipédia, o critério era semelhante: os “editores” daquela mega-ciber-enciclopédia eram retidos para análise quando tinham editado artigos na sua língua-mãe e noutras línguas. O conjunto final continha 2, 2 milhões de tais editores.
Por último, para gerar os dados de base relativos à tradução literária, os cientistas utilizaram o chamado Index Translationum da UNESCO – um catálogo de 2, 2 milhões de traduções de livros em mais de mil línguas, publicadas entre 1979 e 2011. Aqui, a força da ligação entre duas línguas era determinada pelo número de traduções que existiam de uma para a outra.
Para obter as redes, os cientistas utilizaram, lê-se no artigo da PNAS, um algoritmo semelhante ao que o motor de pesquisa da Google utiliza para fazer o ranking das páginas da Web nas suas listagens de resultados de pesquisa. Esse algoritmo utiliza o número e a qualidade dos links que apontam para um dado site como estimativa da importância desse site.
Por outro lado, para validar os seus mapas de forma independente, os cientistas recorreram a mais dois conjuntos de dados que ligam pessoas famosas e difusão linguística: uma lista (obtida anteriormente por César Hidalgo) de 11.340 pessoas que tinham artigos acerca delas na Wikipédia escritos em mais de 26 línguas; e uma outra lista, publicada num livro da autoria politólogo norte-americano Charles Murray, das 4002 pessoas mais citadas em 167 obras de referência (de enciclopédias a inquéritos) publicadas à escala mundial.
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